## MENENTUKAN STATUS KEGIATAN PEMBANGUNAN DAN PEMELIHARAAN POS KEAMANAN WILAYAH JAWA BARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA C.45
Faisal Nurdiana, Arif Rinaldi Dikananda Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10B, Karyamulya Cirebon, Indonesia
Faisalnurdiana18@gmail.com

## ABSTRAK
Tujuan dari proyek akhir ini adalah untuk mengetahui bagaimana perkembangan kebersihan dan lingkungan keamanan di kabupaten/kota jawa barat dan memahami keinginan seluruh warga local serta pendataan yang dari luar daerah dalam menjaga dan menciptakan lingkungan keamanan dalam kebersihan dan agar segera terwujud: siskamling-klaster  system,  serta  adanya  kesadaran  individu  dan  semua  warga  negara  sangat  penting  dalam melaksanakan perubahan lingkungan keamanan dan masalah kebersihan, baik ke alam lingkungan serta lingkunan social, Hasil dari proyek akhir ini adalah menghasilkan akurasi sebesar 97.58% dari total dataset sebanyak 330 data, dengan klasifikasi daaerah yang ada kegiatan pembangunan dan pemeliharaan pos keamanan di jawa barat sebanyak  322  daerah  daan  8  daerah  yang  belum  melaksankan  kegiatan  pembangunan  dan  pemeliharaan  pos keamanan.
Kata Kunci: Environment, Security Post, Classification C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Pada  saat  yang  sama  populasi  tumbuh  secara bertahap  dan  proporsional.  Upaya  masyarakat  dalam mendorong, urbanisasi dan migrasi untuk meningkatk an pendapatan, pendidikan, kesejahteraan, lingkungan yang aman dan kehidupan yang lebih layak dilakukan dengan  memanfaatkan  dan  mengembangkan  potensi daerah  [1],  Mencitakan  keamanan  dan  ketertiban masyarakat  tidak  hanya  pelaksanaan  peraturan perundangundangan dan penegakan hukum, tetapi masyaraka juga dapat ik ut serta dalam menciptakan keamanan dan ketertiba paling tidak di lingkungannya sendiri. [2],  maka  dari itu dibuatlah system keamanan lingkungan atau biasa disebut  siskamling,  Siskamling  (Sistem  Keamanan Lingkungan) merupakan salah satu upaya pencegahan bahaya,  keamanan  dan  gangguan  untuk  menciptakan rasa  aman  dan  nyaman  di  masyarakat.  Untuk mendukung  kegiatan  Siskamling  yang  direncanakan dapat  dilaksanakan  dengan  baik,  diperlukan  sistem pemantauan pelaksanaan kegiatan.[3]
Salah satu metode dalam SISKAMLING adalah e-siskamling  yang  telah  di  terapkan  di  wilayah jember,  E-Siskamling  ini dilaunching pada  6  April 2017,  diresmikan  oleh  Kepala  Kepolisian  Daerah Jawa  Timur  Irjen.Pol.Drs.  Macfud  Arifin,  SH  pada saat  digelarnya  rangkaian  kegiatan  kunjungan  kerja Kapolda Jatim di Polres Jember. Kapolda Jatim sangat mengapresiasi  program  e-siskamling  ini,  sebab aplikasi  ini  merupakan  yang  pertama  di  Indonesia. Selain itu, Kapolri juga mengapresiasi inovasi-inovasi dari Polres Jember dengan memberikan penghargaan WBBM,  penghargaan  ini  merupakan  penghargaan tertinggi di bidang inovasi dan pelayanan ( https://nusantaranews/ diakses pada 10 Juli 2018).
Pada  beberapa  dekade  lalu,  sistem  penjagaan seperti ini dikenal dengan Siskamling, dan tempatnya bernama  Poskamling.  Hal  ini  pernah booming di ganggang,  di  RT-RT,  dan  di  RW-RW  seluruh Indonesia  meski timbul tenggelam. Namun semangat Siskamling,  yang  semestinya  bisa  untuk  pengelolaan Kamtibmas lingkungan bersama Poskamlingnya, naik turun bak ombak dilautan, Slamet Pribadi[4]
Oleh  karena  itu  Dinas  Pemberdayaan  Masyrakat dan Desa  melakukan suatu program dimana di  setiap desa/kelurahan  yang  ada  di  jawa  barat  khususnya  di wilayah kab/kota cirebon diadakan system siskamling, dengan tujuan untuk meminalmilisir tindak kejahatan yang ada di masyarkat, baik itu tindak pidana pencurin atau sebagainnya serta menciptakan  lingkungan  yang nyaman dan aman.
Data diatas merupakan data dari www.opendata.jabar.com di,  ada  beberapa  yang berjumlah 15.936 data yang berisikan atribut kode_pr ovinsi,nama_provinsi, bps_kode_kabupaten_kota, bp s_nama_kabupaten_kota, bps_kode_kecamatanbps_n ama_kecamatan,bps_kode_desa_kelurahan, bps_nam a_desa_kelurahan, kemendagri_kode_kecamata, kem endagri_nama_kecamatan, kemendagri_kode_desa_k elurahan, kemendagri_nama_desa_kelurahan, status_ kegiatan, tahun, dan id
Kemanan  serta  kenyamanan  bagi  masryarakat merupakan  hal  yang  utama,  Dengan  hasil  akurasi pemberdayaan masyarakat terhadap pembangunan dan pemeliharaan  pos  keamanaan  lingkungan  dengan tujuan  menciptakan  lingkungan  yang  nyaman  dan aman serta sehat, yang memungkinan warga nya hidup dengan  damai  dan  bisa  menjadi  pelopor  bagi  daerah lain  untuk  menjaga  serta  melestarikan  lingkungan alam sekitar kita [5]
Dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan  dapat memaksimalkan system siskamling di setiap daerah yang ada di provinsi jawa barat agar di setiap daerah yang  ada  di  jawa  barat  menjadi  daerah  yang  aman serta nyaman bagi pendatang maupun warga asli.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Keamanan Dan Ketertiban Lingkungan
Kegiatan  Siskamling  merupakan  wadah  bagi masyarakat untuk berpartisipasi dalam  meningkatkan kesadaran hukum dan menegakkan supremasi hukum. Perlindungan  lingkungan  dapat  dilakukan  dengan sebaik-baiknya  ketika  masyarakat  berpartisipasi secara aktif. Pentingnya peran serta masyarakat dalam penyelenggaraan sistem keamanan lingkungan didasari  oleh  adanya  fenomena  kriminalitas  yang semakin  kompleks  dalam  kehidupan  masyarakat, termasuk maraknya perampokan.[2]
Gambar 1. Tahapan Knowledge Discovery in

## Database

## 2.2. Data Mining
Data  mining  menurut  David  Hand,  Heikki Mannila, dan Padhraic Smyth dari MIT adalah analisa terhadap  data  (biasanya  data  yang  berukuran  besar) untuk  menemukan  hubungan  yang  jelas  serta menyimpulkannya  yang  belum diketahui sebelumnya dengan cara terkini dipahami dan berguna bagi pemilik data  tersebut.[6],  Data  mining,  di  sisi  lain,  adalah kegiatan yang melibatkan pengumpulan dan penggunaan data historis untuk menemukan keteraturan, pola, atau hubungan dalam kumpulan data besar.[7],  Klasifikasi  dalam  informasi  mining  ialah tata cara pendidikan informasi buat memprediksi nilai dari  sekelompok  atribut[8],  data  mining  merupakan proses  menemukan  pola  yang  dalam,  menarik,  dan baru,  serta  pola    deskriptif,  dapat  dipahami,  dan prediktif dalam data skala besar.[9]

## 2.3. Algoritma C4.5
Salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk membuat  pohon  keputusan  ( decission  tree) adalah algoritma C4.5. Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang  sangat  populer  yang  digunakan  oleh  banyak peneliti  di  dunia,[10],  Algoritma  C4.5  memiliki akurasi  yang  tinggi  ketika  sebagian  besar  dari parameter data yang digunakan adalah nominal.[11]. Secara  umum  algoritma  C4.5  untuk  membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut:
a) pilih atribut sebagai akar
b) buat cabang untuk tiap-tiap nilai
c) bagi kasus dalam cabang
d) ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai  semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama
Untuk  memilih  atribut  sebagai  akar,  didasarkan  pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Untuk menghitung gain digunakan persamaan 1.
Keterangan :
S = himpunan kasus A = atribut
n = jumlah partisi atribut A |Si| = jumlah kasus pada partisi ke-i |S|  = jumlah kasus dalam S
Sementara itu, perhitungan nilai entropy dapat dilihat pada persamaan 2
(2) Keterangan: S = himpunan kasus A = fitur
n = jumlah partisi S p i = proporsi dari S i terhadap S [12]

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian ini,  digunakan metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  yang memiliki  beberapa  tahapan  dan  proses  yang  harus dilakukan.  Tahapan-tahapan  tersebut  mencakup Selection,  Preprocessing,  Transformation,  Data Mining, serta Evaluation .  Dalam  proses  dilakukan identifikasi  dan  ekstraksi  informasi  penting  yang terdapat dalam data yang diolah. Setiap tahapan dalam proses ini memiliki peran penting dalam menghasilkan hasil yang akurat dan bermakna dari data yang diolah.

## 3.1. Selection
Tahap  selection  memasukkan  operator Read Excel dalam membaca data Excel yang akan memakai Rapidminer  versi  10.0.  Selanjutnya  menggunakan operator  Select  Attributes,  yang  berfungsi  untuk memilih atribut mana yang ingin digunakan. Operator select atribut berfungsih untuk mengatur peran dari 1 atau lebih atribut yang akan digunakan
.
3.2. Preprocessing
Tahapan Preprocessing dilakukan melalui Rapidminer  dengan  menggunakan  operator select atribut .  Operator select  atribut digunakan  untuk memilih  data  yang  digunakan  pada  setiap  atributnya Pada operator select atribut ini terdapat atribut yang a kan di gunakan dalam tahapan selanjutnya, yaitu atrib
,
=
− | | | | ∗ ( 1 ) = − ∗ log
ut: bps_nama_desa_kelurahan, bps_nama_kabupaten _kota, bps_nama_kecamatan, status_kegiataan, karena  dalam  atribut  tersebut  akan  berpengaruh terhadap hasil akhir.

## 3.3. Data Mining
Dalam  proses  data  minin  akan  terlihat  operator apa  saja  yang  digunakan  dari  awal  proses  hingga mendapatkan  hasil  yang  sesuai,  dimana  kali  ini operator yang digunakan yaitu:
a) Read Excel
b) Select Atribut
c) Set Role
d) Split Data
e) Decision Tree
f) Apply Mode
g) Performance.
Dimana  setiap  operator  memiliki  tugas  serta fungsihnya  masing-masing  Sesuai  dengan  metode serta  algoritma  yang  kita  gunakan  dalam  memproses suatu data set pada data mining,

## 3.4. Evaluasi
Tahapan  terakhir  dalam  proses  suatau  data mining  ialah  proses  evaluasi  atau  hasil  akhir  dengan menggunakan metode yang di pilih, pada proyek tugas akhir  kali  ini  menggunakan  operator Performance Clasification, dimana dalam operator ini akan muncul hasil akhir dari setiap proses yang dilakukan.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Penerapan algoritma C4.5 untuk menentukan status kegiatan pembangunan dan pemeliharaan  pos  keamanan  yang  ada  di wilayah Jawa Barat
Penerapan  Algoritma  C4,5  untuk  menentukan status  kegiatan  pembangunan  dan  pemeliharaan  pos keamanan yang ada di wilayah Jawa Barat dilakukan menggunakan software Rapidminer.
Gambar 2. Proses Klasifikasi Menggunakan

## Rapidminer
Berdasarkan  Gambar  4.1,  proses  klasifikasi menggunakan  beberapa  operator  yang  terdapat  pada Rapidminer.  Operator  yang  digunakan  tersebut memiliki  fungsi  serta  tujuan  masing-masing  dan
berada pada tahapan yang berbed, berikut merupakan tahapn klasifikasi:

## 1. Seleksi Data (Data Selection)
Pada proses seleksi data dilakukan menggunakan operator  Select  Attributes  dan  menghasilkan  dataset dengan  atribut  terpilih  untuk  digunakan pada  proses selanjutnya yaitu pemilihan data. Berikut adalah hasil dari seleksi data menggunakan Select Attributes:
Gambar 3. Hasil Proses Select Attributes
Pada  Gambar  3  terlihat  bahwa  atribut  pada dataset status kegiatan pembangunandan pos keamanan di wilayah Jawa Barat telah diseleksi sesuai kebutuhan proyek, dimana hanya 4 atribut dari total 15 atribut yang digunakan
Berdasarkan  informasi  tersebut,  telah  diketahui bahwa terdapat perbedaan jumlah data yang signifikan antara  jumlah  data  awal  dan  jumlah  data  setelah dilakukan  proses  pemilihan  data.  Jumlah  data  awal pada dataset sebelum dilakukan pemilihan data.
2. Pemilihan Data ( Data Pre-Processing ) Tahap kedua adalah tahap pemilihan data, tahap ini dilakukan dengan menggunakan operator Set Role dan  operator  Split  Data  pada  aplikasi  Rapidminer. Pemilihan  data  dilakukan  untuk  memilih  serta menghapus  data  yang  tidak  relevan,  Berikut merupakan hasil dari proses PreProcessing:

##  Hasil Operator Set Role
Gambar 4. Proses operator Set Role
Pada  Operator  Set  Role  di  dapatkan  atribut  dan target  role  apa  yang  akan  di  proses  pada  tahapan selanjutnya,  yaitu  Atribut  status_kegiatan  dengan target role berbentuk label.
 Hasil Operator Split Data
Gambar 5. Proses penentuan rasio pada operator Split Data
Bedasarkan gambar diatas, terdapat perbandingan rasio dari data utuh dibagi menjadi dua bagian,  perbandingan  ini  bernilai  0.8  dan  0.2,  data dengan  rasio  0.8  merupakan  data  training  dan  data dengan rasio 0.2 merupakan data testing.

## 3. Data Mining
Untuk melakukan klasifikasi, pada proyek tugas akhir  ini  digunakan  algoritma  C4.5 Classifikasi . Dataset  yang  telah  dilakukan  proses  seleksi  data, pemilihan  data  dan  transformasi  data  sudah  dapat diolah pada proses data mining dengan menggunakan algoritma C4.5 Classifikasi .
Gambar 6. Hasil operator Decision Tree
Bedasarkan gambar diatas, pada proses DecisionTree  ini  didapatkan  klasifikasi  jumlah  data status  kegiatan  pembangunan  dan  pemeliharaan  pos kemanan yang ada di Jawa Barat sebagai berikut:  Dari data  diatas  dapat  di  ketahui  daerah  mana  saja  yang sudah  menerapkan  kegiatan  pos  kemanan/siskamling serta  daerah  mana  yang  belum  optimal  dalam penerapan pos kemanan/siskamling.

## 4. Evaluasi
Setelah  mengolah  data  dengan  menggunakan algoritma C4.5 Classification pada aplikasi Rapidminer,  tahap  selanjutnya  adalah  evaluasi  hasil
yang  telah  dibuat.  Tahap  evaluasi  menggunakan operator Performance (Classification) .
Gambar 6. Hasil Performance (Classification)
Berdasarkan  pada  gambar  4.6,  diketahui  hasil Performance Classification, di dapatkan nilai akurasi sebesar  97.58%  dari  total  dataset  sebanyak  330  data, dengan  klasifikasi  daerah  yang  ada  kegiatan pembangunan  dan  pemeliharaan  pos  keamanan  di Jawa  Barat  sebanyak  322  daerah  dan  8  daerah  yang belum  melaksanakan  kegiatan  pembangunan  dan pemeliharaan pos keamanan
Hasil  Dari  Status  kegiatan  pembangunan  dan pemeliharaan pos keamanan yang ada di wilayah Jawa Barat dengan menggunakan algotirma C4.5
Tabel 1. Hasil Proses C4.5 WALED KOTA ADA 0.9 0.1 ADA MEKARSARI TIDAK ADA 0.9 0.1 ADA AMBIT ADA 0.9 0.1 ADA CIUYAH ADA 0.9 0.1 ADA KARANGSARI ADA 0.9 0.1 ADA CIKULAK KIDUL ADA 0.9 0.1 ADA CIKULAK ADA 0.9 0.1 ADA CISAAT ADA 0.9 0.1 ADA LEUWEUNGGAJAH ADA 1.0 0.0 ADA TENJOMAYA ADA 1.0 0.0 ADA DAMARGUNA ADA 1.0 0.0 ADA JATISEENG ADA 1.0 0.0 ADA JATISEENG KIDUL ADA 1.0 0.0 ADA CILEDUG KULON ADA 1.0 0.0 ADA CILEDUG WETAN ADA 1.0 0.0 ADA CILEDUG LOR ADA 1.0 0.0 ADA CILEDUG TENGAH ADA 1.0 0.0 ADA BARISAN ADA 0.9 0.1 ADA LOSARI KIDUL ADA 0.9 0.1 ADA PANGGANGSARI ADA 0.9 0.1 ADA LOSARI LOR TIDAK ADA 0.9 0.1 ADA MULYASARI ADA 0.9 0.1 ADA KALIRAHAYU ADA 0.9 0.1 ADA KALISARI ADA 0.9 0.1 ADA AMBULU ADA 0.9 0.1 ADA TAWANGSARI ADA 0.9 0.1 ADA
Bedasarkan proses yang telah di lalui, didapatkan sebuah pohon keputusan atau data yang telah di olah sesui dengan metedo yang diterapkan, Adapun data set
yang  ada  tidak  semunya  di  masukan  dalam  laporan tugas akhir

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  proyek  akhir  ini,  dapat  disimpulkan bahwa  untuk  di  wilayah  Jawa  Barat  khususnuya wilayah  Kab/Kota  Cirebon  masi  banyak  yang  belum menerapkan  program  system  keamanan  lingkungan, sebagai  mana  yang  telah  di  anjurkan  oleh  Dinas Pemberdayaan Masyrakat Dan Desa Jawa Barat,
Hasil dari proyek akhir ini adalah menghasilkan akurasi  sebesar  97.58%  dari  total  dataset  sebanyak 330 data, dengan klasifikasi daaerah yang ada kegiata n pembangunan  dan  pemeliharaan  pos  keamanan  di jawa barat sebanyak 322 daerah daan 8 daerah yang belum melaksankan kegiatan pembangun an dan pemeliharaan pos keamanan,
Dengan  adanya  proyek  akhir  ini  dihapakan Dinas PemberdayaanMasyarakat Dan Desa dapat me ngevaluasi daerah - daerah yang belum menerapkan s ystem pemeliharaan dan pembangunan pos keamanan agar dapat terwujudnya  lingkungan  yang  aman  dan nyaman bagi seluruh warga masyrkat
Bagi dinas - dinas terkait yang menangani perm asalahan yang berkaitan dengan proyek akhir ini agar dapat memaksimalkan dan melakukan sosialisasi serta evaluasi  untuk  daerah-daerah  yang  sudah  dan  belum menerapkan program yang telah di susun sedemikian rupa

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  Mirwansyah,  R.  Riyayatsyah,  and  D.
Martadinata, “Pemetaan Pemukiman dan Potensi Wilayah Desa Berbasis WebGis,” METIK J. , vol. 4, no. 2, 2020, doi: 10.47002/metik.v4i2.187.
[2]  N.  Amallia,  “Partisipasi  Masyarakat  Dalam Sistem Keamanan
Lingkungan Untuk Meningkatkan Keamanan Dan Ketertiban Masyarakat,” Jisip , vol. 2, no. 1, pp. 1–9, 2020, doi: 10.24967/fisip.v2i1.653.
[3]  E.  Andika,  L.  Nurlani,  and  R.  R.  Kusmana, “Desain  Pemanfaatan  RFID  dan  SMS  Gateway untuk Monitoring Sistem Keamanan Lingkungan Desa,” JTERA (Jurnal Teknol. Rekayasa) , vol. 4,
no. 2, p. 293, 2019, doi: 10.31544/jtera.v4.i2.2019.293-302.
[4]  W.  Guan et  al. ,  “Clinical  Characteristics  of Coronavirus Disease 2019 in China,” N. Engl. J. Med. , vol. 382, no. 18, pp. 1708–1720, 2020, doi: 10.1056/nejmoa2002032.
[5]  S.  Rahayu,  “1914-Article  Text-3776-1-10- 20210924,” vol. 5, pp. 6077–6084, 2021.
[6]  Muhammad  Robith  Adani,  “Mengenal  Konsep Data Mining Beserta Contoh Implementasinya,” Sekawanmedia.Co.Id , 2021.
[7]  R. Avrizal and S. Dwiasnati, “Implementasi Data Mining  dengan  Algoritma  C4.5  pada  Penjualan Obat,” Format  J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 8, no. 1,
p. 77, 2019, doi:
10.22441/format.2019.v8.i1/010.
[8]  H.  Hozairi,  A.  Anwari,  and  S.  Alim, “Implementasi  Orange  Data  Mining  Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Dengan Model K-Nearest Neighbor, Decision Tree Serta Naive Bayes,” Netw. Eng. Res. Oper. , vol. 6, no. 2, p. 133, 2021, doi: 10.21107/nero.v6i2.237.
[9]  Normah, B. Rifai, S. Vambudi, and R. Maulana, “Analisa  Sentimen  Perkembangan  Vtuber Dengan  Metode  Support  Vector  Machine Berbasis SMOTE,” J.  Tek.  Komput.  AMIK BSI , vol.  8,  no.  2,  pp.  174–180,  2022,  doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[10]  S.  Febriani  and  H.  Sulistiani,  “Analisis  Data Hasil  Diagnosa  Untuk  Klasifikasi  Gangguan Kepribadian  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” 89Jurnal Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 4, pp. 89–95, 2021.
[11]  M.  F.  Hasani  and  Sutikno,  “Implementasi Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Penyakit Infeksi  Saluran  Kemih  Berbasis  Web,” J.  Ilm. Inform.  Komput. ,  vol.  26,  no.  3,  pp.  233–246, 2021, doi: 10.35760/ik.2021.v26i3.4710.
[12]  Yuli Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Data  mining merupakan bagian dari tahapan proses Knowledge  Discovery  in  Database  (  KDD  )  . Jurnal Edik Informatika,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, 2019.